import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler


def readCreditData(file_path):
    """
    akita love wzz
    :param file_path: CSV文件的绝对路径
    :return: 读取并且处理之后np.array的数据
    """
    # 读取CSV文件
    csv_data = pd.read_csv(file_path)

    # 标准化Amount列的数据
    csv_data['Amount'] = StandardScaler().fit_transform(csv_data['Amount'].values.reshape(-1, 1))

    # 将Class==0的数据提取出来，选取80000个，并且将无用的Time和Class列剔除
    data = csv_data.query('Class==0').sample(80000).drop(labels=['Time', 'Class'], axis=1)

    # 转换为np.array数组形式便于处理
    data = np.array(data)

    return data
